Mô hình khoảng thời gian động (ACD) Autoregressive conditional duration (ACD) models Giới thiệu Chào mừng các bạn đến với bài học thứ hai! Ở bài trước, chúng ta đã trang bị những “từ vựng” và “ngữ pháp” cơ bản của lý thuyết quá trình điểm. Giờ là lúc chúng ta sử dụng chúng để xây dựng “câu chuyện” đầu tiên về dữ liệu tài chính: Mô hình Khoảng thời gian có điều kiện tự hồi quy, hay còn gọi là mô hình ACD, được giới thiệu lần đầu bởi Engle và Russell (1998). Đây là một mô hình cột mốc, mở ra một hướng đi hoàn toàn mới cho việc phân tích dữ liệu có khoảng thời gian không đều. Nếu các bạn đã quen thuộc với mô hình GARCH dùng để mô hình hóa sự biến động của lợi suất, thì các bạn sẽ thấy mô hình ACD cực kỳ thân quen. Về bản chất, ACD chính là “người anh em” của GARCH, nhưng được thiết kế riêng cho “khoảng thời gian” (duration) thay vì “lợi suất” (return). …
Các bài đã xem
- Tổng quan và so sánh
- Thực hành ước lượng MSV với Stata
- Kiểm định chẩn đoán mô hình
- Mở rộng sang mô hình đa biến
- Tổng hợp và Mở rộng
- Các bộ lọc nâng cao
- Thực hành phân tích SV trong Stata
- Nhập môn lý thuyết giá trị cực đoan
- Bài thực hành tích hợp trên Stata
- Mô hình nhân tố và mô hình CCC
- Thực hành dự báo biến động với mô hình GARCH
-
Xem thêm